利用蚁群算法完成虚拟机放置的优化

提出利用蚁群算法来完成虚拟机放置过程的优化策略(ant colony optimization based virtual machine placement,ACO-VMP)。建立基于向量代数的物理服务器多维资源的描述,以云数据中心的整体能量消耗降低和活动物理主机数量减少为目标函数;蚁群算法中信息素增强变量的更新与所有虚拟机-物理主机的映射密切相关,且每次都考虑物理主机的多维资源的平衡利用。Cloudsim模拟器仿真结果表明,虚拟机的装箱效率明显提高,活动物理主机数量和能量消耗减少比其它放置策略明显减少。

一种新的蚁群算法优化的虚拟机放置策略

提出了一种新的蚁群算法优化的虚拟机放置策略ACA-VMP(Ant Colony Algorithm based virtual machine placement);ACA-VMP以云数据中心的总体能量消耗降低、服务质量最佳及减少虚拟机迁移次数为目标函数;根据蚁群优化算法,ACA-VMP采用了全局最优解和局部最优解信息素强度更新规则;全局最优解经过多次迭代后,蚂蚁路径的多次寻优,保证这个虚拟机放置优化策略的完成;局部信息素强度参数更新可以补充蚂蚁其他局部最优路径的寻找,这样也可以使得ACA-VMP虚拟机放置优化算法更快的接近全局最优解;仿真结果表明:ACA-VMP策略使得云数据中心的各类性能指标都可以改善,该实验结果对于其他企业构造节能云数据中心有很好的参考价值。